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綠色交通數據分析范文1
一、2017年主要工作回顧
（一）推動稽查工作進入新常態
1.收費稽查工作常態化開展。根據集團公司最新修訂下發的《收費稽查工作暫行管理辦法》，重新完善管理處稽查管理相關制度，按月按季度常態化開展內外查、稽查培訓、專項稽查等活動，積極做好管理處各項稽查工作，督導各收費站做好日常稽查工作，全面提升稽查管理水平。
2.稽點工作非常態推進。根據聯網公司2017年全省收費管理片區互查的要求，對全處稽查工作開展重點稽查，通過從電子支付、免費車管理、現場管理、稽查工作開展情況四個方面進行，對稽核通報出來的問題舉一反三，堅持應收不免、因免不收的原則，永葆政治立場。
3.全面推動稽查工作進入新常態。根據上級相關文件精神，加強入口對摩托車、車輛運輸車上道的管控，結合之前的常態化的和非常態的稽查工作，全面推動稽查工作進入新常態，認真落實各項稽查工作，確保全面覆蓋、倒查無責。
（二）建立內業標準化互查新機制
收費站內業標準化建設工作從試點、啟動、驗收再到全面推廣試行，已經建立完善的內業資料目錄，各收費站結合自身工作實際，對目錄中的內容進行補充修訂，做好每月自查、每季度互查、年度驗收裝訂等各個環節工作，每個環節都是一個不斷更新、不斷完善、不斷學習的過程，建立內業標準化互查新機制，牢牢把握內業標準化的初心，才能夠建設好標準化站所。
（三）持續關注異常數據分析新動態
根據每月集團公司下發的稽查數據分析，關注最新異常數據分析動態，從中日常的數據稽核中發現疑似偷逃通行費行為，通過全省聯網排查，確定逃費的手段和金額，開展追繳通行費活動，嚴厲打擊各類偷逃通行費行為，營造良好的收費秩序。
二、2018年相關工作打算
（一）加強稽查隊伍建設，優化調動人力資源
根據管理處人力配置，預計明年稽查人員將有所增加，屆時將重新整合稽查隊伍，優化人力資源，充分調動稽查力量，專人專事，集中力量做好稽查各項工作。
（二）加強內業人員培訓，規范整理資料存檔
根據標桿管理年要求，結合內業標準化建設需求，對各站內業管理人員開展集中培訓，從文件收發的存檔、文檔制作的格式、資料裝訂的方式等幾個方面進行系統學習，將內業資料由標準化提升到規范化再到合理化。
綠色交通數據分析范文2
去年年底，Sybase公司董事長、CEO兼總裁程守宗來京與本報執行總編孫定就企業進入“信息無限化”時代下Sybase新的發展方向進行了深入的交流。
從數據管理到信息管理
主要觀點
Sybase將自己定位于專注信息管理與信息移動技術的企業級軟件公司，數據管理、商業智能以及移動商務是Sybase的“三架馬車”，從數據管理到信息管理，這是一個更全面的發展過程。
孫定: 目前，Sybase已經將自身定位在專注于信息管理與信息移動技術的企業級軟件公司，你是如何看待Sybase近幾年在自己所專注的技術領域里的發展？你認為中國市場目前處于怎樣的水平？又有哪些亟待解決的問題？
程守宗: 在我們的定位中，“信息管理”的概念包括了傳統的數據管理（Data Management）以及數據分析，也就是現在很熱的商業智能(BI)部分。
在今天，企業中的核心應用和核心數據越來越多，如何通過數據挖掘將這些不同的數據進行統一管理，并讓更多的人有效地去利用，是企業面臨的很大難題; 而優化現有的投資、整合有價值的資源，并把關鍵業務信息傳遞到業務的第一線，這也是企業發展到一定階段所必須要考慮的事情。事實上，這幾年的產業發展已經證明了Sybase數據分析的理念和定位是正確的。
這幾年，Sybase中國也已經實現了從純數據庫軟件公司向新定位的轉移。你可以看到，現在，中國的客戶已經越來越多地知道了Sybase不僅有數據庫，還有商業智能以及移動商務解決方案。
據統計，在過去5年中，中國企業的數據增長已經超過了全球企業數據的平均增長，有些企業的年數據增長甚至達到了50～100倍。而要對這些大量的數據進行有效的利用，就必然要走上數據分析的道路。這也是在商業智能方面，Sybase中國成長很快的重要原因。另外，在過去的1～2年中，一些競爭很強的行業，像證券、電力等都已經在移動商務方面開始起步，移動商務在中國已經發展成為一個必然的趨勢，這對Sybase來說是很大的機會。
孫定: 在“企業信息無限化”理念的指引下，Sybase數據管理、商業智能以及移動商務這三大解決方案在未來有怎樣的發展規劃？是否會有所側重？對中國市場是否會有一些特殊的戰略調整？
程守宗: 數據管理、商業智能以及移動商務這三大領域是我們幫助企業實現“企業信息無限化”的必經之路，因此，這三個方面我們都非?？粗兀⒉粫兴鶄戎?。數據管理技術及市場都已經比較成熟了; 商業智能方面的發展則非常迅速，Sybase在這方面的增長也很快，尤其是在中國市場; 而在移動商務方面，國外要比中國發展得更快一些，不過中國市場的潛力是非常巨大的，我們也已經在這方面有了很好的開端。
現在似乎存在著這樣的誤區，很多人認為Sybase已經不再把數據庫軟件作為自己的核心業務了，而是把發展的重點放在了商業智能方面（即Sybase IQ）; 另外一種看法是，Sybase在商業智能市場的快速增長主要是靠以前Sybase數據庫的用戶增長。事實上并不是這樣的，傳統的數據庫市場仍然是Sybase很重要的陣地，也是Sybase重要的利潤來源; 而選擇了Sybase IQ的用戶很大一部分比例使用的是非Sybase的數據庫。當然，這也是因為Sybase IQ是基于開放的平臺。
孫定: 面對越來越激烈的人才之爭，你如何考慮在中國市場的人才儲備？另外，Sybase在研發和資源投入方面比例是怎么樣的？
程守宗: 眾所周知，人才是在軟件行業中最為重要的資源，可以說是軟件企業的靈魂。大家都知道，在IT領域的人才流動是非常頻繁的，而我們是非常注重人才的，要想留住人才就必須在公司內部建立起能夠發揮他們才能的平臺，并營造一個以人為本的良好環境。吸納優秀人才，并留住優秀的人才，這是我下達給Sybase在每個國家的總經理的重要任務之一，包括Sybase中國。在Sybase中國，我們有很多優秀的老員工，已經在Sybase工作了近10年的時間。
至于在研發方面的投入，可以說，Sybase非常注重在研發上的投入，比如在中國，研發的投入比例要比市場與銷售的投入高出很多，中國研發團隊在這幾年的發展也非常迅猛，現在這個隊伍已經超過了300人。在西安、上海和北京我們都有研發中心，還跟一些大學有一些比較密切的關系。另外，我們現在跟政府也配合得很好，我們的眼光在西部，而很多其他公司還都在東部搶人才。
從數據集成到數據分析
主要觀點
伴隨著Sybase“企業信息無限化”的市場戰略，Sybase會幫助其合作伙伴去完成從應用集成到數據分析以及移動商務方面銷售能力的全面提升。
孫定: Sybase在不同國家實施的合作伙伴戰略有什么不同？在你的看法中，Sybase與中國合作伙伴應該建立一種怎樣的合作關系？
程守宗: Sybase傳統意義上的合作伙伴大都是專注于數據管理業務，伴隨著Sybase“企業信息無限化”的市場戰略，我們會幫助這些合作伙伴去完成從應用集成到數據分析以及移動商務方面銷售能力的全面提升。另外，還有一些合作伙伴是從前在Sybase傳統數據庫方面沒有合作過的，因為他們在數據分析以及移動商務方面有好的解決方案，所以我們會與之合作。
由于Sybase在中國的業務模式就是與合作伙伴共拓市場，所以我們對中國合作伙伴的要求比起其他國家要更高一些。在中國，我們與合作伙伴在技術上、市場上和銷售上都會有不同層次的合作，很多行業大項目上都是我們雙方共同努力的結果。
至于Sybase可以給合作伙伴提供的幫助也很多，在對新技術的了解和滲透以及國外相關優秀案例的推薦方面，我們都可以幫助他們。比如，在國外比較領先的移動商務方面，Sybase在全球有超過3000家的合作伙伴，我們可以把他們的技術方案帶過來幫助中國的合作伙伴拓展業務。
孫定: 在全球資源整合的大趨勢下，你們是否考慮過將全球合作伙伴資源進行整合？這種整合將如何實現？
程守宗: 現在，Sybase在全球有一個合作伙伴計劃叫做“Business Solution Alliance（BSA）”，這個計劃直接面向全球，致力于與各行各業的企業建立和加強合作伙伴關系，并提供有效的方法及資源幫助合作伙伴縮短市場開拓的時間，降低業務成本以尋求新的商機，以此來實現Sybase與合作伙伴的雙贏。
各個國家的合作伙伴都可以參加到這個計劃中來，而這個計劃的目的除了能夠方便地為合作伙伴提供技術上的支持外，還能從業務推廣上幫助合作伙伴，比如，幫助合作伙伴把解決方案在本土以外的其他市場進行推廣等?，F在在亞太地區，我們已經在加強BSA計劃的實施。
孫定: 在剛剛過去的2007年，Sybase中國在電力、電信、金融等行業市場有了很重要的突破。2008年，哪些行業市場將成為Sybase中國業績的新突破點？另外，2008年北京奧運會是否會對Sybase中國的業績產生積極的影響？
程守宗: 電信、金融、交通和能源等行業一直是Sybase在中國的優勢行業，在2008年，這些行業的用戶仍然是我們的市場重點。此外，我們在政府、零售、制造和物流等方面也可能會有很多機會。
2008年北京奧運會給中國的很多企業都帶來了機會，我們也相信，很多中國企業都會利用這個機會優化現有的基礎架構，比如金融、電信、零售和物流等，以爭取在奧運會期間提供更好的服務。而Sybase是提供企業基礎架構的專家，北京奧運會當然一定會對Sybase中國市場產生積極的影響。
以服務推動產品銷售
主要觀點
Sybase現在主要的關注點還是在產品方面的增長，盡管目前有55%的收入來源于服務，但Sybase暫時不會向服務方面做更深層次的轉移，服務更多的是為了配合產品的推廣。
孫定: 現在，很多軟件廠商都非常明顯地在向服務轉變，不僅賣代碼給用戶，后面還要做很多服務，Sybase會不會更大程度地向服務方面轉移？
程守宗: 在我們10億美元的收入中，大概有55％來自于服務。Sybase現在有三個方面的服務: 一個服務是你剛才所提到的銷售方面的服務以及Update方面的服務; 另外一個是所謂的專業級別的服務，也就是幫用戶把不同的系統聯系起來，做不同的應用; 還有一個服務是教育方面的，就是培訓服務。
Sybase暫時不會向服務方面做更深層次的轉移了，我們的解決方案還是主要關注在產品方面的增長，服務更多的是為了配合產品的推廣。也就是說，是為了幫助用戶更好地使用Sybase的產品，更好地把Sybase的產品配合到用戶本來的應用構架上，并跟其他的應用很好地聯系起來。所以，事實上，我們主要不是在賣服務，而是用服務去推動產品的銷售。
孫定: 那么，現在Sybase的服務團隊是怎么樣的一個團隊呢？中國的服務團隊又是什么樣的？
程守宗: Sybase全球服務團隊大概有1000人左右，主要是為用戶提供比較專業的服務。我們在全球各地都有當地的服務團隊，因此，中國的服務團隊一般來說也是為中國市場服務的。在這一點上我們跟IBM有所不同，IBM是為一個項目去專門成立一個部門，而這個部門可能要在全球工作。
此外，我們也希望我們的合作伙伴來做服務，在服務上我們不會與我們的合作伙伴產生競爭。跟一些其他軟件廠商的想法不一樣，我們的想法是，雖然在服務方面的收入占到了公司整體收入的一大部分，但是服務主要還是配合賣產品，不是用來跟我們的合作伙伴競爭的。
采訪手記
魚和熊掌皆不可拋
在很多人看來，老牌數據庫廠商Sybase在“信息無限化”時代選擇了商業智能，或許是因為在今天，對于專注于信息管理的軟件廠商來說，數據庫市場的增長已經趨于平緩，他們必須去開拓新的市場。而從技術發展的角度來看，用戶也已經對數據管理有了更深層次的需求。
但是，并不像外界所說的那樣，Sybase是“重商業智能而輕數據庫”。Sybase IQ對Sybase來說的確非常重要，商業智能更是數據分析未來的發展方向。但是，商業智能只是Sybase的“三架馬車”之一，數據管理、商業智能以及移動商務這“三架馬車”并駕齊驅才是Sybase所希望的，也是用戶所需要的。
其實，從另一個角度來看，說Sybase IQ只是商業智能并不是很確切。在我看來，應該說Sybase IQ不僅僅是商業智能。據了解，Sybase IQ有兩個完全不同的應用，從大的方面來看，IQ被帶上了兩頂不同的帽子：一個叫做商業智能；一個叫做體系結構的完善、提升或者說是豐富。
而Sybase“三架馬車”并駕齊驅的市場策略，與它們在體系結構方面一直堅持的技術路線不謀而合。Sybase一直堅持分開的技術路線――交易型(OLTP)與分析型(OLAP)應用要用不同的功能來完成。
其實，這就好像卡車和跑車的用途是不同的一樣，在交易型方面選用ASE，或者說是Database；而在分析型方面選用IQ，當然，這時的IQ就不是商業智能，它所做的是體系結構的豐富和完善。而這種分開的技術路線讓Sybase在數據倉庫領域贏得了更多的市場。同時，Sybase IQ不需要以前的數據庫，這也就給Sybase在商業智能市場贏得了更多的機會。
可以看出，數據庫和商業智能對于Sybase來說就是魚和熊掌，都不能拋。（文/田夢）
總裁感悟
節約本身就是一種“綠色”
“以最少的投入獲得最優的性能，這就是所謂的‘綠色’效應，Sybase正在努力實現這種‘綠色’效應。”Sybase公司董事長、CEO兼總裁程守宗說。
談到“綠色IT”這個概念，大家都已經不再陌生。從技術層面上來看，我們所說的“綠色IT”這個概念，主要是指IT設備的節能減排，也就是我們經常說的低損耗、低排放，而這也是Sybase綠色數據庫一直所倡導的理念?！癝ybase IQ有很強的壓縮能力，這種壓縮能力帶來的就是對硬盤和存儲空間的節省以及對硬件的節約，從而節省能耗、降低了排放，也就達到了‘綠色’的要求，這就是技術層面的‘綠色IT’?！背淌刈谡f。
綠色交通數據分析范文3
關鍵詞：城市交通；空氣質量監測；移動物聯；公共交通；大數據
空氣質量監測作為促進經濟社會綠色發展中的重要一環，以往的技術研究和應用大多存在固定監測站成本高、覆蓋范圍不全、難以實時反饋等問題[1]。目前，在大力推行清潔生產，發展循環經濟的背景下，我國的城市空氣質量雖有好轉，但由于機動車的快速增加，尾氣排放加劇，大氣環境污染治理依舊嚴峻[2-3]，亟需完善空氣質量監測方法和機制，推進空氣污染治理智能化進程。當前，國家在大多數城市布設或完善了顆粒物、氣體監測設備，形成了國省控點結合的地面污染源檢測網。然而，傳統監測模式存在覆蓋范圍不大、數字化水平不高、監測與監管結合不緊密、監測數據質量有待提高等問題，且固定監測點成本投入較大、只能靜態收集污染數據、不能實時掌握和反饋、日常維護復雜，難以滿足大氣污染治理的綠色發展需求[4]。由于交通工具的移動特性，若在交通工具上安裝多種傳感器，便能在城市中獲取覆蓋范圍廣，頻率高的動態感知數據用以相關研究，彌補固定傳感器靜態感知的不足[1]。有研究指出可以通過可移動的傳感器來感知城市空氣質量[5-6]，利用車輛的移動性來對城市的整體空氣質量進行細粒度感知，彌補固定地面空氣監測站的不足。然而，目前仍未見有系統的研究及規模應用。因此，面對我國空氣污染的嚴峻形勢，亟需采取新方法實現空氣污染治理智能化，并進行應用實踐?；诖?，本文開展了基于移動物聯的空氣質量監測大數據融合分析應用研究。利用公交系統覆蓋范圍廣，運行軌跡、時間和發班間隔穩定的特點，在公交車輛上搭載移動空氣質量監測設備實時采集PM2.5、PM10等空氣污染物監測數據，并與車輛定位等數據進行融合，對各污染物進行動態監測，全面掌握路段區域空氣質量污染的時空差異性，快速識別出污染因子，掌握其擴散與傳播機理，并在廣州市進行實踐應用，助力空氣治理智能化、數字化轉型。
1研究框架概述
研究技術框架主要包括四個部分：①數據采集。通過安裝在公交車上的車載移動式空氣微型監測傳感器，實時采集大氣環境中的PM2.5、PM10等信息，車載GPS定位器可實時采集車輛的GPS位置信息，攝像頭可以采集車輛運行時的環境視頻數據。②數據傳輸。本研究采用標準的環保部通訊規范協議，將實時采集到的PM2.5、PM10、車載GPS數據，視頻數據傳輸至網格化在線監測系統軟件平臺。③數據分析?；诙嘣创髷祿诤戏治?，提供實時、準確、可視的管理決策依據，支撐政府環保部門對空氣質量的監測和分析挖掘，可指導提出有效的整改措施，實現治理工作的全面協同和問題的高效辦理，使空氣污染治理更加精細化、智能化，促進降本增效。④信息。應用可在公交車載屏幕上展示監測信息，為乘客提供實時空氣質量信息服務，也可以通過手機APP移動端向市民空氣質量相關信息。研究的整體框架圖如圖1。本文充分利用現有公共交通資源搭載移動式空氣微型監測站，既能有效降低建設和維護成本，又彌補了固定監測點覆蓋面不廣的短板。通過固定與移動監測的動靜結合，使兩種監測方式采集的數據相互補充，相互校準，真正實現空氣污染的全面監測。同時，在數據分析過程中，有效地融合多源數據，有助于實現空氣監測區域化、精準化、智能化，減少人力巡查和治理投入。
2監測原理及設備安裝布點選線
2.1監測原理
本文采用激光光散射法原對空氣質量進行監測。監測傳感器主要由激光源、測量腔、透鏡組、光檢測器、濾波放大電路、微處理器元器件等組成，工作時，由激光源發出的激光通過透鏡組形成一個薄層面光源。當其照射在由氣流吹入測量腔內的氣溶膠時，會產生散射光。散射光經過透鏡組再照射到光檢測器上面時，會產生電信號，經過放大電路生成模擬信號，得到散射光強度的變化曲線。微處理器可基于米氏理論算法，得到顆粒物的等效粒徑和顆粒數量，從而輸出結果。作為傳感器的載體，公交車輛具有以下特性：①行駛時間一般為6:00-22:00，可滿足對空氣質量監測的時間段要求；②運行軌跡固定，能夠滿足對特定路線和區域進行持續監測的需求；③公交車輛發班間隔時間一般不超過15分鐘，可滿足對空氣監測的頻次要求；④公交線路覆蓋范圍廣，可以監測城市大部分區域內的空氣質量水平。在公交車輛運行時，通過安裝在公交車上的傳感器，可實現對空氣中PM2.5，PM10等污染物數據的采集，同時，車載GPS和攝像頭等設備可實時采集公交車輛運行的位置和環境視頻等數據，為空氣質量監測大數據融合分析提供基礎。
2.2監測設備安裝與布點選線
2.2.1監測設備安裝選擇合適線路的公交車輛安裝數據采集設備。采用車頂安裝方式，利用設備底部的強力磁鐵，無需對車體進行改裝，直接放置即可與車頂牢固連接在一起。車載微站主機安裝在公交車前端應急逃生口后側，將主機磁體部分向下吸附在安裝車輛車頂即可，主機電源線順延車頂至公交車前門防水刷處，線纜加套波紋管并使用玻璃膠固定，可防止因為長時間暴曬造成線纜老化。使用玻璃膠對波紋管進行固定，可防止在車輛形成過程中造成不必要的刮蹭。2.2.2監測布點選線試點應用城市此前所使用的空氣質量監測手段主要為地面固定監測站，存在成本投入高、難以實時跟蹤污染情況等短板[15]。為了滿足更高的環境治理要求，有必要采用更加科學、高效且經濟的監測方式?；谥攸c監測區域和最大化覆蓋范圍原則，選擇合適的公交線路。根據公交線路分布情況，共選擇21條線路，225臺公交車輛，監測范圍覆蓋10個國控站點，確定研究應用試點范圍，數據采集時間段為每天6:00-22:00及政府環保部門指定的其他時間段。
3研究應用場景
通過數據采集、挖掘分析，可實現空氣質量動態監測和智能決策治理。具體研究應用場景如下：
3.1多源大數據融合的實時監控
融合車載GPS數據以及實時采集到的PM2.5、PM10等污染物的含量數據，可形成帶有每個路段，每種污染物實時污染程度的電子地圖，形成實時路段熱力圖及三維熱力圖；融合車輛運行所采集到的視頻數據和實時空氣質量數據，可以迅速定位污染源，初步確定污染原因，如道路施工揚塵，工廠工業氣體排放等。
3.2污染因子識別
實現各污染物多時空維度的實時動態監測和分析，能夠全面掌握路段區域空氣質量污染的時空差異性。通過多維時空交叉統計分析，快速識別出污染因子。（圖2）
3.3數據存儲與動態分析預測
對至少1年的實時數據及至少3年的平均數據（包括車輛衛星定位、視頻監控、空氣質量等）進行存儲，根據路段及時間對數據進行統計分析，供用戶可視化查詢。此外，可對監測數據的變化趨勢進行動態分析、預測，并疊加歷史數據進行綜合對比分析，提供可視化界面供用戶查詢。
3.4大數據驅動的智能化閉環治理設定
PM2.5、PM10等污染物的濃度預警限值，實時動態告警。同時，基于公交車輛運行的規律性，可對指定監測區域或時段進行重點監測。通過挖掘監測大數據價值，掌握污染源的時空分布規律，快速鎖定污染源位置及傳輸方向。通過多維度智能分析，支撐提出有針對性的治理手段，跟蹤反饋治理效果，形成閉環。
3.5基于移動物聯的多源信息服務
將空氣質量監測采集數據與車載數據進行融合，實現信息交互，可在公交車載屏幕上展示監測信息，為乘客提供實時信息服務，也可通過手機APP移動端向市民空氣質量相關信息，提高公眾環保參與意識，促進經濟社會綠色健康發展。
4結束語
綠色交通數據分析范文4
規劃編制的整體安排
關于規劃編制的背景，還需要追溯到1994年，即1.0時代。這時期主要是基礎服務和基礎設施建設，包括局域網、單機系統、電子郵件、學校主頁、校園BBS、FTP等；2000年為2.0時代，主要為應用系統和公共服務，包括圖書資源、OA、教務、財務、科研等；2006年為3.0時代，意味著教育信息化的精細化、規范化和科學化的管理，在此期間主要進行數字校園建設，包括統一用戶管理、認證，公共數據庫、數據交換，校園一卡通，信息門戶等；2014年則全面進入4.0時代，主要是云計算、大數據、物聯網、移動互聯網及智慧校園建設。
“十三五”時期是我國全面建成小康社會的關鍵時期，是我國基本實現教育現代化的決定性階段，也是西交大全面實施綜合改革的攻堅期和加快創建世界一流大學步伐的關鍵期。因此，需要制定相關規劃。
在制定規劃的過程中，我們的目標是加強目標導向，凝聚全校智慧，突出核心指標，共謀未來發展。任何一個學校的“十三五”規劃，都有一個體系。
關于規劃編制的工作安排，2015年7月，學校召開“十三五”規劃編制工作動員會；7～9月，進行信息化工作調研、現狀摸排；10月，討論修訂綱要框架、起草綱要草案；11月，就規劃綱要草案征求意見、修改完善；12月，校領導聽取“十三五”信息化規劃匯報；2016年1月，進一步修改完善綱要；2月提交學校，待統一審定頒布實施。
規劃綱要框架及考慮因素
西交大信息化規劃分為七章二十節，前面為序言部分。
第一章，現狀分析?？偨Y歷史經驗，總結學校信息化建設發展形成的優勢和特色，特別是近十年來學校的發展成效，鞏固發展的基礎，分析面臨的形勢和差距。
十年來，學校堅持以學科建設為主線，師生員工共同努力，積極推進中心工作，學校發展穩步向前，辦學實力得到增強，開創了學校事業發展的新局面。信息化建設成果主要體現在：網絡基礎設施及服務普遍使用、公共數據庫與數字校園平臺基本建成、應用系統建設全面展開并取得一定成效、信息化制度建設有序推進。
存在的主要問題有以下幾個方面：一是信息化基礎設施陳舊虧欠；二是業務應用系統碎片化；三是重形式、輕應用，重開發、輕運維，20%以上的網站或系統日均訪問不足200人次；四是數據資源共享程度和利用率不高；五是信息化投入和應用機制比較單一；六是信息化運維模式單一；七是人才隊伍建設和管理服務體系需進一步完善。
當前，新一輪技術革命和產業革命蓬勃興起，我國經濟發展進入新常態。適應和引領經濟發展新常態，應對激烈的國際競爭，建設教育強國和創新型國家，都必須加快科技創新。今天的創新驅動已成為國家命運所系、前途所在的第一動力。大學作為科技第一生產力和人才第一資源的重要結合點，在引領支撐和實施創新驅動發展戰略中，一定要發揮重要的積極的作用。
第二章，重在指導思想。主要包括五大發展理念：一是堅持創新發展理念，將創新作為信息化建設的第一動力；二是堅持協調發展理念，利用信息化手段增強學校發展的協調性；三是堅持綠色發展理念，構建有利于學?？沙掷m發展的綠色生態；四是堅持開放發展理念，這是互聯網的先天基因；五是堅持共享發展理念，使師生有更多的獲得感和幸福感。
第三章，專注于戰略目標。面向學校建設世界一流大學的總目標，從基本校情和實際需求出發，采用云計算服務等先進技術，夯實大數據時代校園信息化基礎設施，全面深化電子校務應用，著力建設以數據關聯分析為目標的各類綜合數據集成平臺，著力于移動互聯網時代傳授與獲取知識的新途徑，統籌校內外資源進行體制機制創新。
構建集高速通暢、便捷智慧、安全可信、靈活適配、資源豐富為一體的智慧云校園體系。在信息化設施方面總體上達到國內一流水平，努力在智能教室、教育教學大數據分析、教師與學生綜合信息管理與服務、儀器設備共享等系統建設方面形成特色鮮明的應用成果，有力支撐學校的綜合改革和創新發展。
具體實施步驟如下：
到2018年，完成IaaS、PaaS、DaaS和SaaS平臺的建設，完善學?；A網絡設施與服務建設和校園云服務平臺建設，建立跨業務部門的公共信息系統，提供可定制的個性化服務。到2020年，將形成全方位、多層次、綜合性的信息化服務體系，輻射全省，為地方教育信息化建設貢獻力量。
利用創新港“政產學研用”方面的政策優勢，在西部科技創新港內建成絲路知識中心、中國西部高等教育評估中心、陜西省高等教育數據中心、陜西省MOOC中心、中國西部醫療大數據聯合實驗室，“多位一體”發揮學校在陜西高等教育領域的示范帶頭作用，服務于陜西乃至國家。
第四章，主要任務。一是升級智慧云校園基礎設施--互聯互通，全面提速；二是建設智慧云校園公共服務平臺--統一管理，便捷可靠；三是完善智慧云校園數據基礎--數據融合，深度挖掘；四是加快智慧云校園應用系統建設--面向師生，智能服務；五是加強網絡信息安全保障防范體系建設--制度加技術，防范成體系；六是統籌建設創新港信息化基礎設施--規劃適度超前，按需推動；七是加強隊伍建設、拓寬用人模式。
第五章，推進計劃。將七項主要任務分解為50個子項，并給出了具體的時間執行表。
第六章，保障措施。就是統一規劃、統籌建設、避免碎片化；建立分層、分級與網格化相結合的運維保障體系；拓展經費渠道、落實資金保障；創新用人體制，提高服務質量。
第七章，經費預算及來源。
下一步工作的實施
如何做好下一步的工作，首先要充分征求各方面意見，調動廣大教職工的積極性，提高師生員工對規劃編制和實施的關注度、參與度。
其次，在規劃編制和實施過程中要注重信息公開，通過各種形式的宣傳、溝通和交流使大家了解和認同，并接受監督。
最后，在規劃實施過程中，要加強動態監控和年度監測，及時分析任務完成率和差距，確保各項建設取得實效。
綠色交通數據分析范文5
面對大數據分析、并行計算、3D渲染、搜索和云計算等技術的快速發展，為了提高數據中心的數據處理能力，除了更新服務器以外，升級數據中心的核心交換機也成為數據中心改造的重要任務之一。近日，中國數據通信解決方案廠商銳捷網絡推出了“零背板”數據中心交換機，出色地滿足了用戶對大容量、低損耗等的需求。
此次銳捷網絡推出的“零背板”RG-N18018-X交換機融合多項創新特性于一身，其中最核心的設計便是“零背板”技術。RG-N18018-X在100T平臺上應用“零背板”技術，實現了大容量、高密度、低損耗、綠色節能等創新特性，在提供高性能、穩定服務的同時，可實現未來10年的網絡平滑升級。
數據顯示，從2013年到2018年，全球數據中心流量將增長近3倍，其中云流量占總體數據中心流量將從54%提升到76%，數據中心性能需求的再次飛躍，也對新一代核心交換機提出了要求?！傲惚嘲濉眲撔鹿に嚍镽G-N18018-X提供了這個可能，它具備172T的超大帶寬。其單板支持36個100G接口，實現了單板3.6T的交換容量，整機最大提供576個100G端口或2304個25G端口，超過同等尺寸設備接口密度的70%。另外，這款產品還在業內首次采用了顯卡級大緩存GDDR5 SDRAM配置，單板性能高達24GB容量，最大支持512K虛擬機的核心交換機，比業界最強的交換機緩存提升了33%，能夠更好地保障傳輸質量。
綠色交通數據分析范文6
關鍵詞：大數據；云計算；虛擬化
1認識大數據
相信大家都還記得2013年5月10日淘寶十周年晚會上，阿里巴巴集團董事局主席馬云在其卸任集團CEO職位的演講中說到：“大家還沒搞清PC時代的時候，移動互聯網來了，還沒搞清移動互聯網的時候，大數據時代來了?！?/p>
什么是大數據？
早在1980年，當時著名的未來學家阿爾文·托夫勒便在其著作《第三次浪潮》中熱情洋溢地將大數據贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。不過直到時光抵達2009年，“大數據”才開始成為互聯網信息技術行業的流行詞匯。
環顧四周，我們都已經切身感受到了當今的信息量正在以前所未有的速度膨脹。當我們的普通民眾在上世紀90年代剛剛接觸個人計算機的時候，1MB的磁盤，1GB的硬盤已經是不錯的配置。然而現在呢？GB、TB都已經無法滿足我們丈量數據大小的需要，PB、EB、ZB已經義無反顧地承擔起了丈量數據的大任。
隨著互聯網自媒體的普及，每天都有數以億計的人在發微博、寫微信、更新個人主頁、使用社交網站、發表個人評論……全球互聯網上每天會有220萬TB的新數據產生，90%的數據都是在過去的24個月內創造出來的，如今，這個比例還在不斷上升。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中，他們對大數據的表述是：大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。他們對大數據的特性進行了歸納，提出了4V特點，即Volume(數據量大)、Velocity(要求實時性強)、Variety(數據的種類多樣)、Value(數據是有價值的)。
而《互聯網周刊》則認為“大數據”的概念遠不止大量的數據和處理大量數據的技術，或者所謂的“4V特點”之類的簡單概念。大數據是涵蓋了人們在大規模數據的基礎上所能做到的事務，而這些事務在小規模數據的基礎上是無法實現的。換句話說，大數據讓我們能夠以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得具有巨大價值的產品和服務，或者深刻的洞見，進而最終形成變革世界的力量。
2大數據應用的現狀分析
最早提出世界已經迎來“大數據”時代的機構則是全球知名的咨詢公司——麥肯錫。麥肯錫在其研究報告中指出：數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素；而人們對于海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。
大家都或多或少地意識到應該能從這些海量的數據中獲取些什么，然而究竟我們能獲取到什么呢？
一個被廣為傳播的典型案例是：在2012年初美國的一家Target超市，一位憤怒的父親突然闖進來對店鋪經理咆哮道：“你們竟然給我17歲的女兒發嬰兒尿片和童車的優惠券，她才17歲?。 苯浝硐乱庾R地認為是店里出了問題，也許是誤發了優惠券，于是立即向這位父親道歉。然而經理卻沒有意識到，其實這是公司正在運行的一套大數據系統得出的分析結論。
Target會從其會員的購買記錄中去了解該顧客的性格、類別等一些列業務活動。上面的例子正是Target為適齡女性創建的一套懷孕期變化分析模型，如果相關客戶第一次購買了嬰兒用品，系統將會在接下去的幾年中根據嬰兒的生長周期向顧客推薦相關的產品，從而培養和提高客戶的忠誠度。
果然，一個月后，該名憤怒的父親打電話給商鋪道歉，因為Target發來的嬰兒用品優惠券不是誤會，他的女兒確實懷孕了。
利用數據挖掘用戶的行為習慣和喜好，在凌亂紛繁的數據背后發掘出更符合用戶興趣和習慣的信息、產品和服務，并對這些目標化的信息、產品和服務進行針對性地調整和優化，這便是大數據能帶給商家最誘人的價值之一。
隨著社交網絡在人們生產生活中地位的快速提升，大量UGC(User Generated Content用戶自生成的內容)進入互聯網，上述價值的實現也變得越來越明顯。
事實上，全球IT業巨頭都已經意識到數據的重要意義和“大數據”時代的到來。包括IBM、EMC、惠普、微軟在內的全球知名跨國公司都陸續通過收購與“大數據”相關的廠商來實現技術整合。
目前典型的大數據應用領域有：
商業智能。例如：用戶行為分析，即結合用戶資料、產品、服務、計費、財務等信息進行綜合分析，得出細致、精確的結果，實現對用戶個性化的策略控制，這在營銷網絡的流量經營分析中占有越來越舉足輕重的地位。個性化推薦，即在各類增值業務中，根據用戶喜好推薦各類業務或應用，這已成為運營商和門戶提供商服務用戶的一個最有效方式之一，比如應用商店的軟件推薦、IPTV視頻節目的點播推薦、購物或旅游網站的猜你喜歡等。
公共服務。一方面，公共機構可以利用大數據技術把積累的海量歷史數據進行挖掘利用，從而提供更為廣泛和深度的公共服務，如實時路況和交通引導；另一方面，公共機構也可以通過對某些領域的大數據實時分析，提高危機的預判能力，如疾病預防、環境保護等，為實現更好、更科學的危機響應提供技術基礎。
政府決策。通過對數據的挖掘，從而有效提高政府決策的科學性和時效性。例如：日本大地震發生后僅僅9分鐘，美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)就了詳細的海嘯預警。并且隨即NOAA通過對海洋傳感器獲得的實時數據進行了計算機模擬，制定出詳細的應急方案，并將制作的海嘯影響模型實時在了YouTube等網站上。
3大數據解決方案的現狀分析
以往談及大的數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化的數據。如今把“大數據”作為一個專有名詞提及，通常指的是解決問題的一種方法，即通過收集和整理生產生活中方方面面的數據，然后對其進行整理、挖掘、分析、處理，進而從中獲得有用的價值信息。這種衍化出的新的商業模式即為通常意義上的大數據解決方案。
雖然通常意義上的大數據解決方案描述了一種通常的行為，但要實現這種通常的行為，往往會遇到諸多技術和硬件上的問題。一個顯而易見的問題就是：大數據包絡萬象，而且像音頻、文本信息、視頻、圖片等非結構化數據正以突飛猛進的速度增長，加上移動互聯網的普及所帶來的如位置、生活信息等富含價值的數據，現有的，或者傳統的對數據的處理手段和硬件配置已越來越跟不上數據發展的步伐。
于是革命爆發了！
哈佛大學社會學教授加里·金就說道：“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程?！?/p>
數據需要存儲，存儲需要設備，存儲設備的容量和可擴展性以及讀取的速度成為了一大問題(容量問題)；大數據不是一日而成的，往往都需要一定周期的積累，在數據的積累過程中，以前的數據和現在的數據在存儲上應該是能保持一致的，無論設備升級與否，而且這些數據要長期有效，這是一個持久的問題(積累問題)；與持久相對應的，互聯網是變化的、經濟活動是變化的、整個世界都是變化的，針對某些實時問題，如交易、金融等，用已經過去的數據顯然是不合適的，這也是一大問題(延遲問題)；大數據包絡萬象，有些是可以隨意獲得、和消除的，有些，如金融數據、醫療信息、政府情報等，則是需要按不同級別進行保護和加密的，特別是在需要交叉數據參考的應用中，不同部分的數據有著不同的安全需要，這又是一大問題(安全問題)；為了滿足上述問題，我們顯然可以通過不斷加大投入，購買更多的存儲設備、雇傭跟多的工作人員、建設更多的數據中心和分析中心，但這一切都是由成本的，特別是對于以盈利為目的的商業機構而言，成本和收益永遠都是最優先考慮的問題之一(成本問題)；當然還有很多其他的問題，這里就不一一羅列了。
驅動商業機構解決上述問題的動力肯定是商業利益。以全球知名的IT制造與服務和咨詢提供商IBM為例，其全球CEO調研顯示，唯有在數據獲取、將數據轉換為洞察力、再將洞察力轉化為行動力等方面表現優秀的企業，才能有持續的績效表現?？冃怀稣邚暮Ａ繑祿型诰虺鲇袃r信息的能力是績效不佳者的2倍。
IBM認為由于當今企業、市場、社會、政府之間的聯系變得越來越緊密，傳統的數據分析正日益呈現出“大數據”時代的新特點，即容量要求更高、速度要求更快、數據類型多樣和數據來源復雜4個方面。結合多家領先市場咨詢機構的調研數據顯示：
2010-2015年，“大數據”市場年均符合增長率為39.4%，將是整個信息與通信技術市場增速的7倍；管理及維護數據的成本將是購買存儲設備所需成本的4倍；全球數據量的年均復合增長速度為59%；未來需要分析的信息源中，混合類型數據所占比重將高達85%；數據分析直接受到服務器性能制約的數據量將占到總體的87%；僅2012年一年，服務器在整體“大數據”市場投資中就將占去14%的比重。
這就意味著傳統計算的低效正在為企業發展帶來阻礙，企業感到當前的IT系統變得更加復雜且難以管理。數據顯示：企業用于運營和維護IT系統的費用已經超過整體預算的70%，并且這一比例仍在持續增長；企業有三分之二的IT項目及解決方案部署超出了原定計劃；IT架構的復雜度將以當前速度每兩年就增加一倍。
于是出乎絕大多數人意料的事情發生了：IT部門，這個曾經作為企業現代化和創新化能力標志的部門，正越來越成為企業新創新的阻力而非動力。
怎么辦？
很多人立即想到了另外一個熱詞：“云計算”。
IBM全球高級副總裁Rod Adkins認為，當前全球IT領域有了令人振奮的發展趨勢和挑戰，現在每天有大量數據和信息生成，這為大數據分析提供了機會；數據中心的挑戰也為IT提供了新機會，比如云計算，能降低數據中心成本。
EMC資深產品經理李君鵬認為，大數據本身就是一個問題集，云技術是目前解決大數據問題集最重要有效的手段。云計算提供了基礎架構平臺，大數據應用在這個平臺上運行。目前公認處理大數據集最有效手段的分布式處理，也是云計算思想的一種具體體現。Teradata技術總監Stephen Brobst則表示，公有云架構對數據倉庫沒有影響，因為企業的CIO不會無緣無故把財務數據或者客戶數據放到云上，那樣很危險。然而，是私有云架構確實有影響：第一，通過私有云，可以鞏固數據集市，減少利用率不足的問題；第二，可以通過靈敏的方式將數據集成，實現業務價值。
于是有人就此理解為：大數據的最佳解決方案是采用云計算和分布式處理，利用互聯網將運算能力、存儲能力都做分布式的處理，認為這樣做就可以最大程度上地降低成本、增加擴展性和靈活性。
然而事實真的如此嗎？
讓我們來分析一下最近IBM公司在國內針對百萬人口的城市級信息中心制定的解決方案：
面對數量龐大且增長迅速的各類交通信息：120萬輛機動車電子卡、4萬輛機動車的實時GPS定位、200萬筆公交IC卡數據、518個高清卡口的113億張圖片等，該市信息中心的領導意識到，當前多個項目能源消耗大、占地要求非常高、并且原有的網絡設備難以滿足新增的需求，網絡設備經常更換，并且這些相互獨立的數據庫、服務器和存儲，以及不同的訪問權限和沒有統一的管理界面，讓本就壓力巨大的數據中心的效率大打折扣，同時也極大浪費了寶貴的人力、能源和其他各種資源。
IBM給出的解決方案是：
首先，在基礎平臺上摒棄了分布式的服務器架構，而是采用大型服務器在基礎架構上對處理能力、I/O吞吐和主存儲進行了整合，這樣做的最大亮點是，將原有成百計的分布式服務器整合到了個位數，極大地節省了空間和能源，做到綠色環保；因為不用考慮各分布式服務器之間的互通互聯和各服務器之間的狀態及負載均衡與調配，節省了相當數量的管理人員；另外大型服務器自身端到端的管理功能和適用于異構工作負載且基于策略的框架，有效幫助信息中心實現中心控制，實現極高的性能。
其次，在整合的基礎平臺之上，采用“云計算”框架虛擬化設計，實現了智能交通和政務網站的整合。這一方案讓用戶在使用上可以享受與分布式架構相同甚至更加優越的性能。由基礎平臺通過虛擬化形成的任意數量的虛機，在統一云管理軟件URM的配置下，能夠提供統一的管理視圖和管理機制，簡化在多套異構業務系統環境下系統的運營和維護工作。
而在本方案中的存儲部分則采用了運行穩定、性能領先、技術成熟的SAN網絡架構，具有很好的穩定性，能為前端各應用提供可靠的數據存儲平臺，并且整個SAN網絡中的部件都配置了雙冗余組件，保證任一部件的損壞不會影響整個系統的運行，而關鍵數據庫的數據都通過合理的備份策略，定期備份在了物理磁帶上，保證關鍵數據的絕對安全。
總結下來，整合的基礎平臺，“云計算”框架的虛擬化設計，和定制化的高速存儲，打造出了最穩定、最可靠、最安全、最綠色的運行環境，讓政府的大數據應用完美落地。
可見，大數據的解決方案不同于純粹云計算的解決方案，雖然云計算帶來了看上去更便宜的處理能力和存儲能力，但對于往往都有相當數量級規模的大數據應用而言，在基礎架構上巧妙地整合和部分的集中，反而能更好地解決安全性、可靠性、穩定性和綠色環保的需要。
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